Toward a Unified Characterization of Mapping Algorithms in Cloud and MPSoC Environments Using a Literature-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
To address the growing demand for high-quality multimedia applications on mobile devices, stronger smartphones based on multicore processors are becoming the mainstream. However, processing power is still behind the required resources for some multimedia applications such as new video coding standards. Mobile cloud computing is a solution for this concern. In order to efficiently distribute tasks onto an infrastructure of devices, a mapping algorithm is required. This algorithm should determine the suitable device in the cloud and should also allocate the corresponding core in the selected multicore device. Providing a suitable algorithm considering the two domains of cloud and Multiprocessor System on Chip (MPSoC) simultaneously is a challenge. Describing the mapping algorithms with a set of descriptive elements makes differentiation among them easier. Unification of these features on both domains results in simpler mapping algorithms. In this paper, we present a generic representation for the mapping algorithms in the MPSoC and cloud environments. Grounded Theory has been applied to identify the main features of the mapping algorithms. The obtained features are organized in more abstract categories based on their similarities. In order to evaluate the results, a few sample mapping algorithms from each of the cloud and MPSoC domains have been successfully characterized with the obtained features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».